pip install pytorch-lightning 但是,如果你已经在使用conda来管理你的Python环境,那么推荐使用conda来安装PyTorch Lightning,以保持环境的一致性。 总结 使用conda安装PyTorch Lightning是一个简单且有效的方式,它可以帮助你管理依赖关系并避免包冲突。只需按照上述步骤操作,你就可以轻松地在conda环境中安装PyTorch Lightning。
-c pytorch:说明用国外网站下载,速度较慢。可改用国内镜像网站下载,此时需先添加源,直接复制输入: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels ...
conda info --root(2)找到缓存目录后,手动下载所需的pytorch文件。可以从官网或其他可信赖的源获取pytorch的安装文件,并将其保存到conda的缓存目录中。例如,可以运行以下命令来下载特定版本的pytorch: wget https://anaconda.org/pytorch/pytorch/files/pytorch-1.1.0-py3.6_cuda10.0.130_cudnn7.5.1_0.tar.bz2 -...
方法有二:1. 显式地给出conda的绝对地址 2. 在python34环境中也安装conda工具(推荐)。 Conda不自动启动 conda config --set auto_activate_base false Conda的包管理 Conda的包管理就比较好理解了,这部分功能与pip类似。 例如,如果需要安装scipy: # 安装scipy conda install scipy # conda会从从远程搜索scipy的...
Bug description I am developing library that requires lightning dependency. I am trying to build it using conda-build, but it crashes on testing with error ImportError: cannot import name 'ModelMetaclass' from 'pydantic.main'. It also cr...
conda config --add channels https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 确认CUDA版本:你的命令中指定了CUDA版本为11.6,请确保你安装的PyTorch版本与你的CUDA版本相匹配。可以通过在命令行输入以下命令查看你的CUDA版本: nvidia-smi 如果你发现你的CUDA版本不是11.6,你可能需要重新安装或更新你的CUDA版本,或者选择与...
maybe your pip is not referencing to the python installed on your system. Either try using an env like conda or virtualenv or install lightning using python-mpipinstallpytorch-lightningpythontrain.py installation you used to install must be referring to something else. ...
第一步:找到 conda 的缓存目录 输入: conda info 得到缓存路径,例中为:/home/zjh/anaconda3/pkgs 第二步:手动下载所需文件 运行: conda install torchvisioncudatoolkit=10.0 -c pytorch 得到所需下载的 pytorch 版本: pytorch-1.1.0-py3.6_cuda10.0.130_cudnn7.5.1_0.tar.bz2 ...
1 使用conda创建虚拟环境 前提:安装好Anaconda并将其加到环境变量中: 这里使用命令行进行操作,注意指令的开头都为conda。因为Anaconda创建虚拟环境,实际上是用conda这个包管理系统进行依赖关系的控制;Anaconda是一个包括了python解释器、conda、Jupyter Notebook、TensorFlow、PyTorch等多个软件包的集合,我们只需要用其中的co...
conda deactivate pytorch 1. 你会发现括号前面的pytorch又会回到base 想某个删除环境(慎重!!!不可逆) 如果进入该环境,一定要先退出环境conda deactivate才能删除(在环境里面无法删除本环境),然后执行 conda remove -n env_name(环境名称) --all如下: